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MySQL查询执行路径

MySQL查询执行路径 

1. 客户端发送一条查询给服务器;
2. 服务器先会检查查询缓存,如果命中了缓存,则立即返回存储在缓存中的结果。否则进入下一阶段;
3. 服务器端进行SQL解析、预处理,再由优化器生成对应的执行计划;
4. MySQL根据优化器生成的执行计划,调用存储引擎的API来执行查询;
5. 将结果返回给客户端。
查询缓存(query cache)
在解析一个查询语句之前,如果查询缓存是打开的,那么MySQL会优先检查这个查询是否命中查询缓存中的数据。这个检查是通过一个对大小写敏感的哈希查找实现的。查询和缓存中的查询即使只有一个字节不同,那也不会匹配缓存结果,这种情况查询会进入下一个阶段的处理。
如果当前的查询恰好命中了查询缓存,那么在返回查询结果之前MySQL会检查一次用户权限。这仍然是无须解析查询SQL语句的,因为在查询缓存中已经存放了当前查询需要访问的表信息。如果权限没有问题,MySQL会跳过所有其他阶段,直接从缓存中拿到结果并返回给客户端。这种情况下,查询不会被解析,不用生成执行计划,不会被执行。
缓存配置参数:
query_cache_limit: MySQL能够缓存的最大结果,如果超出,则增加 Qcache_not_cached的值,并删除查询结果
query_cache_min_res_unit: 分配内存块时的最小单位大小
query_cache_size: 缓存使用的总内存空间大小,单位是字节,这个值必须是1024的整数倍,否则MySQL实际分配可能跟这个数值不同(感觉这个应该跟文件系统的blcok大小有关)
query_cache_type: 是否打开缓存 OFF: 关闭 ON: 总是打开
query_cache_wlock_invalidate: 如果某个数据表被锁住,是否仍然从缓存中返回数据,默认是OFF,表示仍然可以返回
语法解析器和预处理器
首先,MySQL通过关键字将SQL语句进行解析,并生成一棵对应的“解析树”。MySQL解析器将使用MySQL语法规则验证和解析查询。例如,它将验证是否使用错误的关键字,或者使用关键字的顺序是否正确等,再或者它还会验证引号是否能前后正确的匹配。
预处理器则根据一些MySQL规则进一步检查解析树是否合法,例如,这里讲检查数据表和数据列是否存在,还会解析名字和别名,看看它们是否有歧义。
下一步预处理器会验证权限,这通常很快,除非服务器上有非常多的权限设置。
查询优化器
现在语法树被认为合法的了,并且由优化器将其转化为执行计划。一条查询可以由很多种执行方式,最后都返回相同的结果。优化器的作用就是找到这其中最好的执行计划。
MySQL使用基于成本的优化器,它将尝试预测一个查询使用某种执行计划的成本,并选择其中成本最小的一个。最初,成本的最小单位是随机读取一个4K数据页的成本,后来成本计算公式变得更加复杂,并且引入了一些“因子”来估算某些操作的代价,如当执行一次where条件比较的成本。可以通过查询当前会话的last_query_cost的值来得知MySQL计算的当前查询的成本。
有很多种原因会导致MySQL优化器选择错误的执行计划,比如:
1. 统计信息不准确。
2. 执行计划中的成本估算不等同于实际的执行计划的成本。
3. MySQL的最优可能与你想的最优不一样。
4. MySQL从不考虑其他并发的查询,这可能会影响当前查询的速度。
5. MySQL也不是任何时候都是基于成本的优化,有时候也会基于一些固定的规则。
6. MySQL不会考虑不受其控制的成本,例如执行存储过程或者用户自定义的函数的成本。
MySQL的查询优化使用了很多优化策略来生成一个最优的执行的计划。优化策略可以分为两种,静态优化和动态优化。静态优化可以直接对解析树进行分析,并完成优化。例如优化器可以通过一些简单的代数变换将where条件转换成另一种等价形式。静态优化不依赖于特别的数值,如where条件中带入的一些常数等。静态优化在第一次完成后就一直有效,即使使用不同的参数重复查询也不会变化,可以认为是一种“编译时优化”。
相反,动态优化则和查询的上下文有关。也可能和很多其他因素有关,例如where条件中的取值、索引中条目对应的数据行数等,这些需要每次查询的时候重新评估,可以认为是“运行时优化”。
下面是一些MySQL能够处理的优化类型:
1. 重新定义关联表的顺序
数据表的关联并不总是按照在查询中指定的顺序进行,决定关联的顺序是优化器很重要的一部分功能。
2. 将外连接转化成内连接
并不是所有的outer join语句都必须以外连接的方式执行。诸多因素,例如where条件、库表结构都可能会让外连接等价于一个内连接。MySQL能够识别这点并重写查询,让其可以调整关联顺序。
3. 使用等价变换规则
MySQL可以使用一些等价变换来简化并规范表达式。它可以合并和减少一些比较,还可以移除一些恒成立和一些恒不成立的判断。例如:(5=5 and a>5)将被改写为a>5。类似的,如果有(a5 and b=c and a=5。
4. 优化count()、min()和max()
索引和列是否为空通常可以帮助MySQL优化这类表达式。例如,要找到一列的最小值,只需要查询对应B-tree索引最左端的记录,MySQL可以直接获取索引的第一行记录。在优化器生成执行计划的时候就可以利用这一点,在B-tree索引中,优化器会讲这个表达式最为一个常数对待。类似的,如果要查找一个最大值,也只需要读取B-tree索引的最后一个记录。如果MySQL使用了这种类型的优化,那么在explain中就可以看到“select tables optimized away”。从字面意思可以看出,它表示优化器已经从执行计划中移除了该表,并以一个常数取而代之。
类似的,没有任何where条件的count(*)查询通常也可以使用存储引擎提供的一些优化,例如,MyISAM维护了一个变量来存放数据表的行数。
5. 预估并转化为常数表达式
6. 覆盖索引扫描
当索引中的列包含所有查询中需要使用的列的时候,MySQL就可以使用索引返回需要的数据,而无需查询对应的数据行。
7. 子查询优化
MySQL在某些情况下可以将子查询转换成一种效率更高的形式,从而减少多个查询多次对数据进行访问。
8. 提前终止查询
在发现已经满足查询需求的时候,MySQL总是能够立即终止查询。一个典型的例子就是当使用了limit子句的时候。除此之外,MySQL还有几种情况也会提前终止查询,例如发现了一个不成立的条件,这时MySQL可以立即返回一个空结果。
上面的例子可以看出,查询在优化阶段就已经终止。
9. 等值传播
10. 列表in()的比较
在很多数据库系统中,in()完全等同于多个or条件的字句,因为这两者是完全等价的。在MySQL中这点是不成立的,MySQL将in()列表中的数据先进行排序,然后通过二分查找的方式来确定列表中的值是否满足条件,这是一个o(log n)复杂度的操作,等价转换成or的查询的复杂度为o(n),对于in()列表中有大量取值的时候,MySQL的处理速度会更快。
查询执行引擎
在解析和优化阶段,MySQL将生成查询对应的执行计划,MySQL的查询执行引擎则根据这个执行计划来完成整个查询。这里执行计划是一个数据结构,而不是和很多其他的关系型数据库那样会生成对应的字节码。
相对于查询优化阶段,查询执行阶段不是那么复杂:MySQL只是简单的根据执行计划给出的指令逐步执行。在根据执行计划逐步执行的过程中,有大量的操作需要通过调用存储引擎实现的接口来完成,这些接口就是我们称为“handler API”的接口。实际上,MySQL在优化阶段就为每个表创建了一个handler实例,优化器根据这些实例的接口可以获取表的相关信息,包括表的所有列名、索引统计信息等。
返回结果给客户端
查询执行的最后一个阶段是将结果返回给客户端。即使查询不需要返回结果给客户端,MySQL仍然会返回这个查询的一些信息,如查询影响到的行数。
如果查询可以被缓存,那么MySQL在这个阶段,会将结果存放到查询缓存中。
MySQL将结果返回客户端是一个增量、逐步返回的过程。例如,在关联表操作时,一旦服务器处理完最后一个关联表,开始生成第一条结果时,MySQL就可以开始向客户端逐步返回结果集了。
这样处理有两个好处:服务器无需存储太多的结果,也就不会因为要返回太多的结果而消耗太多的内存。另外,这样的处理也让MySQL客户端第一时间获得返回的结果。
结果集中的每一行都会以一个满足MySQL客户端/服务器通信协议的封包发送,再通过TCP协议进行传输,在TCP传输过程中,可能对MySQL的封包进行缓存然后批量传输。

服务器回来了~~

服务器突然连接不上,然后查下一下,竟然给墙了~~~可怜的我啊·~~~估计就是1(防检索)9(防检索)大的原因,大量的网站和V(防检索)P(防检索)N都给禁止

不过同时懂使用几个工具MTR(感觉就是tracert指令)和一个检查是否被墙的网站

http://www.my788.com/